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申请/专利权人：上海韶脑传感技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于神经元优化的单侧肢体患者运动想象脑电建模方法，其包括以下步骤：步骤一，专业人员帮助患者佩戴并使用脑电采集设备；步骤二，患者根据提示进行运动想象，脑电采集设备通过有线或无线传输方式将运动想象脑电信号传送给电脑进行个性化训练建模；步骤三，电脑系统接收到脑电数据后首先对数据进行预处理，包括滤波、去基线以及数据切片整合；步骤四，处理后的数据送入深度学习模型进行特征提取。本发明使用深度学习对单侧肢体患者的运动想象脑电数据进行解码，在建模之后对全连接层上的神经元进行优化，目的是在保证不影响分类精度的前提下使用较少神经元达到类似的输出结果。
主权项：1.一种基于神经元优化的单侧肢体患者运动想象脑电建模方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤一，专业人员帮助患者佩戴并使用脑电采集设备；步骤二，患者根据提示进行运动想象，脑电采集设备通过有线或无线传输方式将运动想象脑电信号传送给电脑进行个性化训练建模；步骤三，电脑系统接收到脑电数据后首先对数据进行预处理，包括滤波、去基线以及数据切片整合；步骤四，处理后的数据送入深度学习模型进行特征提取；步骤五，当提取脑电数据的时空特征后，进行平均池化，每四个神经元求和，然后计算平均值作为输出；步骤六，处理后的特征最终送入全连接层进行整合输出并建立模型；步骤七，减少模型全连接层上的神经元个数，并对新层中的参数重新计算调整；步骤八，计算新连接层的输出和原始输出的差异；步骤九，调整参数后的最终模型用于患者之后的运动意图识别与判断；所述步骤七使用快速递归的算法对全连接层的参数进行优化，去除冗余神经元，步骤七至步骤九将全连接层上的每个输入神经元从一个到全部依次叠加作为新的输入，用多项式函数进行拟合输出，拟合后的输出再与原始模型的输出进行比较；如果两者的差异低于预先设定的阈值，认为即使删减部分神经元，能得到类似大小的输出；同时计算减少神经元的条件下新的权重和偏置并加以保存，最终的模型使用这些新参数。
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百度查询： 上海韶脑传感技术有限公司 基于神经元优化的单侧肢体患者运动想象脑电建模方法
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